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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-03-03 11:00 観測可能な情報が一部分に限定される状況に於ける圧縮センシングを用いたネットワーク構造推定技術の検討 ○杉本 俊・会田雅樹（首都大東京）  IN2016-143 |
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| 抄録 | （和） | 社会ネットワークのような大規模複雑ネットワークにおいて，トポロジ構造およびリンクの重みに関する完全な情報を直接観測することは一般的に困難である.先行研究では，ネットワーク上の振動ダイナミクスにおける共鳴現象を利用することで，ネットワーク構造を表現する Laplacian 行列について，その固有値が原理的に推定可能であることを示した.この手法はネットワーク共鳴法と呼ばれる.また，ネットワーク共鳴法による固有ベクトルの推定技術も開発されつつある.推定される固有値・固有ベクトルの精度には限界があり，また，現実的には全ての固有値の情報が観測できるとも限らない.本稿では，圧縮センシングの考え方を用いることで，観測によって得られる固有値・固有ベクトルの一部から，元々の Laplacian 行列を再構成する手法を提案する.Laplacian 行列を再構成できれば，社会ネットワークのトポロジやリンクの重みなどの構造を知ることができる. |
| （英） | On complex large scale networks like social networks, it is typically impossible to observe complete information about their topology structure or link weight directly. Recent research has proposed the network resonance method that enables to estimate the eigenvalues of the Laplacian matrix representing network structure, by using resonance phenomena of oscillation dynamics on network. In addition, we are developing the estimation method of eigenvectors of the Laplacian matrix based on the resonance. Eigenvalues and eigenvectors estimated in this method have errors, and realistically, it is not always able to be observed all of them. In this paper, by applying the compressed sensing, we propose the new method reconstructing the original Laplacian matrix from a part of its eigenvalues and eigenvectors. If we can reconstruct Laplacian matrix, we expect to understand topology structure or link weight of social networks. |
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| キーワード | （和） | 圧縮センシング / Laplacian行列 / 実対称行列 / 固有値 / 固有ベクトル / / / |
| （英） | compressed sensing / Laplacian matrix / real symmetric matrix / eigenvalue / eigenvector / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 485, IN2016-143, pp. 275-280, 2017年3月. | |
| 資料番号 | IN2016-143 | |
| 発行日 | 2017-02-23 (IN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2016-143 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN |
| 開催期間 | 2017-03-02 - 2017-03-03 |
| 開催地（和） | 沖縄残波岬ロイヤルホテル |
| 開催地（英） | OKINAWA ZANPAMISAKI ROYAL HOTEL |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2017-03-NS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 観測可能な情報が一部分に限定される状況に於ける圧縮センシングを用いたネットワーク構造推定技術の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reconstruction of Network Structure from Incomplete Set of Observed Information by Using Compressed Sensing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 圧縮センシング / compressed sensing |
| キーワード(2)（和/英） | Laplacian行列 / Laplacian matrix |
| キーワード(3)（和/英） | 実対称行列 / real symmetric matrix |
| キーワード(4)（和/英） | 固有値 / eigenvalue |
| キーワード(5)（和/英） | 固有ベクトル / eigenvector |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉本 俊 / Shun Sugimoto / スギモト シュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 首都大学東京 (略称： 首都大東京) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 会田 雅樹 / Masaki Aida / アイダ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 首都大学東京 (略称： 首都大東京) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-03-03 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2016-143 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.485 |
| ページ範囲 | pp.275-280 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-02-23 (IN) |
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